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Kaigi on Rails 2025 プロダクト開発本部の渡辺です。昨年に引き続き、「Kaigi on Rails 2025」に参加してきました。 kickflowは今年もシルバースポンサーとして協賛しており、次回の開催時にはブース出展も検討しております。 本記事では、会場レポートや個人的に気になったセッションなどをご紹介いたします。 Kaigi on Rails 2025 について 会場の雰囲気 セッションの紹介 Day1 RailsのPostgreSQL 18対応 Railsによる人工的「設計」入門 Day2 Range on Rails ― 「多重範囲型」という新たな選択肢が、複雑ロジックを劇的にシンプルにしたワケ 「技術負債にならない・間違えない」権限管理の設計と実装 全体を通しての感想 謝辞 Kaigi on Rails 2025 について 「Kaigi on Rails」はR

claude code を使っているイメージ こんにちは。 kickflowでエンジニアをしている芳賀です。 kickflowでは「AI 1st」というバリューを掲げており、AIをあらゆる業務や意思決定の一番最初の選択肢においています。 エンジニアチーム内でも、Claude CodeやDevinをはじめとした様々なAIを活用し、開発業務の効率化を進めています。 では具体的にどのような取り組みをしているのか？ 本記事ではその一例として、開発チームで作成・運用しているClaude Codeのカスタムスラッシュコマンドをご紹介します。 カスタムスラッシュコマンドとは？ kickflowで活用しているカスタムスラッシュコマンド コーディング /marunage-front - フロントエンドのタスクを丸投げ /rails-dev - Rails開発タスクの実行 その他開発 /explain - コ

こんにちは。開発チームでエンジニアリングマネージャーをしている森本です。 9/19〜20 に開催された PRODUCT HISTORY CONFERENCE 2025 というイベントに出展したのでレポートしたいと思います。 イベントの概要は以下の通りです。今年は「AIの進化と本質に向き合い、最先端のプロダクト開発から未来を創造する。」がテーマのようです。セッションの内容もAIが中心で他社の状況を知ることができて面白かったです。 lp-prohis.youtrust.jp kickflowとしてテック系のカンファレンスに出展するのは初めてだったのでドキドキしていましたが結果は大盛況でした。 運営にも力が入っていてサポート体制がすごかったです。この場を借りて感謝申し上げます。 ブース企画 利きAIクイズが好評で多くの方に参加いただきました。利きAIクイズとは、利き酒のように複数のAIの出力を見

こんにちは、プロダクト開発本部の QA チームです。 今回は、E2E テスト自動化ツール「Autify」を用いて行った、E2Eの自動テストを爆増させた品質改善活動について共有します。 この取り組みの結果、以下の成果を達成しています！ 本番環境での不具合検知数：月平均で 25%削減 リリース前の E2E テストによる不具合発見数：月平均で 22 倍に増加 同様の課題をお持ちのチームにとって、具体的な改善点の参考になれば幸いです。 1. 背景 2. 目標 3. アプローチ 3-1. テスト方針の策定 3-2. 具体的な改善テクニック テスト設計 自動テスト実装 実行環境の安定 保守性向上 4. 結果 4-1. 品質の変化 4-2. 直近の成果 (2025年6月〜7月) 4-2. 累計シナリオ数の推移 4-3. 自動テスト実装体制の構築 5. まとめ 1. 背景 2024 年末当時、リリース前に

こんにちは、kickflowでテクニカルサポートを担当している大谷です。 最近、多くのサービスでAIチャットボットを見かけるようになりました。kickflowでも、お客様の疑問をより迅速に解決し、顧客体験が向上することを目指し、AIヘルプデスクの構築に取り組みました。 今回のプロジェクトでは、テクニカルサポートチームが中心となり、CRE (Customer Reliability Engineer) と協力してAIヘルプデスクを構築しました。 この記事では、非エンジニアである私が、DifyというLLMアプリケーション開発プラットフォームを使い、プロンプトエンジニアリングを駆使して技術的な課題を乗り越えていったプロセスをご紹介します。 技術的な詳細やより深い知見については、今後CREから発信される記事に譲るとして、まずは非エンジニアでもAI開発に挑戦できるということをお伝えできれば幸いです。

こんにちは、kickflowでCTOを務めている小林です。 3ヶ月ほど前の以下の記事で、AIコーディングツールClineの活用について少し触れましたが、この分野の進化は凄まじく、kickflowの開発現場でもツールの利用方法や業務フローが目まぐるしく変化しています。 tech.kickflow.co.jp 今回は、その後のkickflowのプロダクト開発におけるAI活用の現在地と、本格的な導入を進める中で得られた学びについてお話しします。 現在のAI利用状況 AI活用の浸透は一筋縄ではいかなかった 1. AI導入は強烈なトップダウンで推進する 2. 「やってみせる」ことでノウハウを伝播させる 3. "AI筋"を鍛えるには、あえて不慣れな領域で試す 今後の展望: AI中心の業務フローへ スペック駆動開発への移行 E2Eテストの効率化・高速化 おわりに 現在のAI利用状況 以前紹介したClin

コード経験ほぼゼロでも大丈夫！Geminiと挑んだ3日間のサイト制作 こんにちは！kickflowプロダクト開発本部のQAチームです。 今回は、普段はコードを書く機会がほとんどない私が、GoogleのAI Gemini という強力な相棒と一緒に、チームの業務効率を改善する 「QA ポータルサイト」 をゼロから作ったお話をご紹介します。 「自分も何か作ってみたいけど、プログラミングはちょっと…」と感じている方の背中をそっと押せるような記事になれば嬉しいです！ コード経験ほぼゼロでも大丈夫！Geminiと挑んだ3日間のサイト制作 「あの情報、どこだっけ？」が日常だった よくある困りごと きっかけは社内コンペ コードが書けない私が、どうやって？ Geminiとの二人三脚開発、スタート！ AIモデルの選定：Gemini 2.5 Pro vs Gemini 2.5 Flash Geminiとのやりと

こんにちは、kickflow QAチームの川村です。 今回は、E2Eテストの実行時間を短縮するために、Cypressのテスト並列実行基盤を自作した話をします。 E2Eテストはプロダクトの品質を担保する上で非常に重要ですが、テストケースが増えるにつれて実行時間が長くなり、開発サイクルを遅延させる一因になりがちです。 私たちのチームでもこの課題に直面し、自動テストの実行時間短縮に取り組みました。 この記事では、Cypress Cloud公式のParallelization機能を使わずに、Node.jsを用いて独自の並列実行システムを構築し、テスト実行時間を1並列の約40分から8並列の約10分へと74%短縮した方法とその過程で得られた知見について詳しく解説します。 なぜ自作したのか Cypress Cloudを使わなかった理由 cypress-parallelパッケージを使わなかった理由 独自実

こんにちは。kickflow CREチームの西山です。 SaaS企業においてテクニカルサポートは、顧客のプロダクトに対する信頼度や愛着といったロイヤリティを左右する重要な一要素です。中でもユーザーがセルフサービス（自己解決）できる質の高いヘルプセンターの提供が、カスタマー・エクスペリエンスの向上には不可欠となっています。 kickflowではヘルプセンターをZendesk Guideで運用していますが、記事の公開に至るまでの運用フローにいくつか課題を感じていました。 今回はこれらの課題を解決するために記事の執筆環境をGitHubに移行し、それによって実現したMarkdownベースの効率的なヘルプ記事の運用についてご紹介します。 これまでのヘルプセンター運用における課題 1. レビューフローの非効率性 2. 執筆体験 解決策の設計思想 なぜGitHubなのか なぜMarkdownなのか どう

ロボット掃除機に効率よく掃除させるには、部屋を整理整頓するのが重要です。整理整頓もロボットがしてくれればいいのに（本文には関係ありません）。 kickflowで主にバックエンドを担当している小本です。今回は、既存のRailsプロジェクトについて、AIを活用してYARDコメントをrbs-inlineに自動変換した事例を紹介します。 RBS / rbs-inlineとは なぜRBS / rbs-inlineを導入したいのか？ AI使ったYARDからrbs-inlineへの移行 変換作業の概要 GitHub ActionsによるRBSファイルの自動生成 まとめ 最後に RBS / rbs-inlineとは RBSはRuby 3.0から導入されたRubyのコードに型情報を記述するための言語です。 そしてrbs-inlineはRubyのコメントにRBSの型定義を直接記述できるツールです。ソースコード

こんにちは、kickflowでCTOを務めている小林です。 kickflowでは、プロダクト開発の効率化と品質向上を目指して、常に新しい技術やツールを積極的に検証・導入しています。その一環として、最近注目を集めているAIコーディングツールのClineを約1ヶ月間、実際の開発業務で集中的に利用してみました。 本記事では、Clineを様々なプロジェクトで試した結果、どのようなことが可能になり、逆にどのような課題が見えてきたのか、そしてAIコーディングツールを効果的に活用するためのTipsについて、kickflowの開発現場からのリアルな声をお届けします。 Clineとは 利用環境 Clineでできたこと 爆速で新規開発できる 既存プロダクト（kickflow）開発での部分的な活用 共通して便利だったこと Clineでできなかったこと・課題 ファイルサイズと複雑性の壁 動作確認が不安定 独自UI

こんにちは、CTOの小林です。kickflowでは検索基盤としてElasticsearchを利用しています。kickflowのバックエンドにはRailsを採用しており、以前はElasticsearchの統合にelasticsearch-railsという公式gemを使用していたのですが、これを使用しなくなったというお話をします。 elasticsearch-railsとは github.com elasticsearch-railsは、Elasticsearchの開発元であるElastic社が公開している公式のRuby on Rails用のgemです。 gemをインストール後、以下のようにActiveRecordのクラスの中でincludeすることでElasticsearchのインデックス作成や検索のメソッドをActiveRecordのクラスに追加することができます。 # リポジトリのREA

最近はティラノサウルス科恐竜には羽毛があったとするのが定説（本文には関係ありません） こんにちは。株式会社kickflow・プロダクト開発本部の小本です。 最近、「設定をJSONファイルとしてエクスポート・インポートする機能」を実装する際にJSON Schemaをウン年ぶりに使いました。その際、私のJSON Schema観がジュラ紀のまま止まっていたことに気づいたので、最新のJSON Schemaにどんな機能が追加されているか、触りだけ紹介します。 JSON Schemaとは？ その前に：そのライブラリは古い ⚠️ 文字列の中身をチェック①："format": 文字列の中身をチェック②："enum": 重複の除去："$ref:" と "$defs": スキーマファイルの分割 条件分岐： "if": / "then": と "allOf": 最新のJSON Schemaを知るには？ We a